深度学习在生物医药领域的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
4341	2024-12-09	Effective feature selection based HOBS pruned- ELM model for tomato plant leaf disease classification 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315031 PMID:39637070	研究论文	本文提出了一种基于HOBS修剪的ELM模型，用于番茄植物叶片病害的实时分类	采用大象群优化算法选择相关特征，并结合HOBS和修剪的ELM优化网络参数，显著减少了计算复杂性和模型大小	NA	构建一种轻量级的卷积神经网络架构，用于番茄植物叶片病害的实时分类	番茄植物叶片的病害分类	计算机视觉	NA	卷积神经网络	CNN	图像	8000张番茄植物叶片图像，涵盖10个不同类别	NA	NA	NA	NA
4342	2024-12-09	geodl: An R package for geospatial deep learning semantic segmentation using torch and terra 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0315127 PMID:39637071	研究论文	介绍了一个名为geodl的R包，用于在R语言环境中进行地理空间深度学习语义分割	geodl是首个在R语言中实现地理空间深度学习的包，基于torch和terra包，简化了软件环境需求	NA	开发一个在R语言中实现地理空间深度学习的工具包	地理空间数据和地球科学数据	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	NA	NA	NA	NA	NA
4343	2024-12-09	Managing linguistic obstacles in multidisciplinary, multinational, and multilingual research projects 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0311967 PMID:39637194	研究论文	本文通过实证方法探讨了多学科、多国和多语言研究项目中术语混淆的来源及其影响	本文通过对比两个不同团队的经验，识别并分类了术语障碍，并提出了六项改进建议	本文的建议基于单一经验，需要进一步讨论和测试	探讨多学科、多国和多语言研究项目中的术语障碍及其解决方案	多学科、多国和多语言研究团队中的术语障碍	自然语言处理	NA	深度学习（人工智能）	NA	文本	两个团队的经验	NA	NA	NA	NA
4344	2024-12-09	A comprehensive review of the recent advances on predicting drug-target affinity based on deep learning 2024, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2024.1375522 PMID:38628639	综述	本文综述了基于深度学习的药物-靶点亲和力预测的最新进展	深度学习在计算生物学中的应用，特别是药物-靶点亲和力预测方面的新方法	NA	帮助研究人员理解现有方法的优缺点，并开发高精度的药物-靶点亲和力预测工具	药物-靶点亲和力预测	机器学习	NA	深度学习	CNN, RNN, Transformer, GNN	序列和结构数据	NA	NA	NA	NA	NA
4345	2024-12-09	GSB: GNGS and SAG-BiGRU network for malware dynamic detection 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0298809 PMID:38635682	研究论文	本文提出了一种基于GNGS和SAG-BiGRU网络的恶意软件动态检测方法	创新点在于使用GNGS算法构建新的平衡数据集，并通过SAG-BiGRU网络提取局部和全局特征，提高少数类别恶意软件的检测率	NA	解决恶意软件检测中数据分布不平衡问题，提高少数类别恶意软件的检测率	恶意软件及其变种的动态检测	机器学习	NA	GNGS, SAG, BiGRU	SAG-BiGRU网络	数据集	使用阿里巴巴云数据集进行恶意软件多分类实验	NA	NA	NA	NA
4346	2024-12-09	Computational Language Modeling and the Promise of In Silico Experimentation 2024, Neurobiology of language (Cambridge, Mass.) DOI:10.1162/nol_a_00101 PMID:38645624	研究论文	本文讨论了基于深度学习的编码模型在语言神经科学中的应用，提出了一种新的计算实验范式	提出了基于深度学习的编码模型，结合了受控实验的可解释性和自然刺激实验的广泛适用性	讨论了该方法的优缺点，指出其局限性	探讨计算语言建模和计算机实验在语言神经科学中的潜力	语言神经科学中的实验范式	自然语言处理	NA	深度学习	编码模型	文本	NA	NA	NA	NA	NA
4347	2024-12-08	Sunflower-like self-sustainable plant-wearable sensing probe 2024-Dec-06, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.ads1136 PMID:39630896	研究论文	研究介绍了一种向日葵状的植物可穿戴传感设备，利用太阳能实现植物汁液流动的长期监测	该设备采用折叠式太阳能板和柔性电子元件，实现了完全的能量自给自足，并开发了低能耗的光通信机制	NA	开发一种自给自足的植物可穿戴传感设备，用于长期监测植物健康	植物汁液流动	NA	NA	太阳能技术	深度学习算法	NA	NA	NA	NA	NA	NA
4348	2024-12-08	Physics-guided deep learning for skillful wind-wave modeling 2024-Dec-06, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adr3559 PMID:39630901	研究论文	本文提出了一种基于物理引导的深度学习方法，用于精确的风浪建模	该方法利用深度学习模型直接预测显著波高，无需波谱信息，显著降低了模型输入和输出的复杂性，并在个人计算机上实现了高效的全球显著波高建模	NA	提高风浪建模的准确性和效率	海面风浪	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	数值数据	全球范围内的显著波高数据，分辨率为0.5° × 0.5° × 1小时，覆盖1年	NA	NA	NA	NA
4349	2024-12-08	The data mining and high-performance network model of tourism electronic word of mouth for analysis of factors influencing tourists' purchasing behavior 2024-12-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-75794-3 PMID:39632882	研究论文	本研究基于影响游客购买行为的因素，建立了一个深度学习模型，用于个性化旅游推荐，以提供更准确和个性化的旅游推荐	本研究结合了自然语言处理技术和高性能网络模型，构建了一个RNN-BP混合模型，用于分析和预测旅游电子口碑数据中的事件发生模式和影响因素，相比单一模型和传统机器学习预测模型，具有更高的准确性和预测能力	NA	研究目的是通过分析影响游客购买行为的因素，提供更准确和个性化的旅游推荐	研究对象包括游客、产品、口碑传播、价格等因素	自然语言处理	NA	自然语言处理 (NLP)	RNN-BP混合模型	文本	使用了Yelp数据集，包含多个旅游目的地的评分和评论数据	NA	NA	NA	NA
4350	2024-12-08	Eeg based smart emotion recognition using meta heuristic optimization and hybrid deep learning techniques 2024-12-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80448-5 PMID:39632923	研究论文	本文提出了一种基于EEG的智能情感识别系统，结合元启发式优化和混合深度学习技术来分析和区分个体的情感状态	本文创新性地使用了混合元启发式优化技术（如ABC-GWO）和混合深度学习模型（CNN-ABC-GWO）来提高情感识别的准确性	NA	开发一种能够分析个体EEG数据并区分积极、中性和消极情感状态的系统	EEG数据中的情感状态	机器学习	NA	独立成分分析（ICA）、混合元启发式优化（ABC-GWO）	卷积神经网络（CNN）	EEG数据	使用了DEAP和SEED两个公开数据集	NA	NA	NA	NA
4351	2024-12-08	Machine learning based intrusion detection framework for detecting security attacks in internet of things 2024-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81535-3 PMID:39632947	研究论文	本文提出了一种基于自注意力渐进生成对抗网络（SAPGAN）的入侵检测框架，用于检测物联网网络中的安全威胁	本文的创新点在于使用SAPGAN框架进行入侵检测，相比传统深度学习IDS系统，提高了分类准确性和降低了计算时间	NA	解决传统深度学习入侵检测系统分类不准确和计算时间长的问题	物联网网络中的安全威胁	机器学习	NA	自注意力渐进生成对抗网络（SAPGAN）	生成对抗网络（GAN）	数据	包括摄像头洪水、DDoS、RTSP暴力破解等多种攻击类型	NA	NA	NA	NA
4352	2024-12-08	Development and validation of CNN-MLP models for predicting anti-VEGF therapy outcomes in diabetic macular edema 2024-12-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82007-4 PMID:39632987	研究论文	本研究开发并验证了基于卷积神经网络（CNN）和多层感知器（MLP）的深度学习模型，用于预测糖尿病性黄斑水肿患者在接受抗血管内皮生长因子（anti-VEGF）治疗后的疗效	本研究创新性地利用多模态数据（OCT图像和临床数据）结合CNN和MLP的组合架构，开发了能够准确预测治疗后最佳矫正视力（BCVA）、中央子域厚度（CST）、立方体体积（CV）和立方体平均厚度（CAT）的回归模型	本研究未提及具体的局限性	研究目的是开发和验证一种能够准确预测糖尿病性黄斑水肿患者在接受抗VEGF治疗后疗效的深度学习模型	研究对象是接受抗VEGF治疗的糖尿病性黄斑水肿患者	计算机视觉	糖尿病性黄斑水肿	光学相干断层扫描（OCT）	卷积神经网络（CNN）和多层感知器（MLP）	图像和临床数据	未提及具体样本数量	NA	NA	NA	NA
4353	2024-12-08	Metasurface absorber for millimeter waves: a deep learning-optimized approach for enhancing the isolation of wideband dual-port MIMO antennas 2024-Dec-04, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81854-5 PMID:39632997	研究论文	本文利用超表面吸收器概念，通过深度学习优化方法，增强宽带双端口MIMO天线的隔离度	本文提出了一种在同一平面上的双环超表面结构，通过深度学习优化其尺寸配置，以实现最大电磁波吸收，与以往使用超表面的解耦方法不同	NA	研究如何通过超表面吸收器和深度学习优化方法提高宽带双端口MIMO天线的隔离度	宽带双端口MIMO天线及其超表面结构	机器学习	NA	深度学习	NA	电磁波	NA	NA	NA	NA	NA
4354	2024-12-08	Application of artificial intelligence-based detection of furcation involvement in mandibular first molar using cone beam tomography images- a preliminary study 2024-Dec-04, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-05268-5 PMID:39633335	研究论文	本研究探讨了基于深度学习模型在锥束CT图像中检测下颌第一磨牙分叉参与的准确性	首次探索了深度学习模型在检测下颌第一磨牙分叉参与中的应用	研究为初步性质，使用相对较小的数据集，需要更大规模的研究来进一步验证模型的准确性	确定深度学习模型在检测下颌第一磨牙分叉参与中的准确性	下颌第一磨牙的分叉参与	计算机视觉	NA	深度学习	ResNet101V2	图像	285张轴向CBCT图像，其中143张正常，142张异常	NA	NA	NA	NA
4355	2024-12-08	Development of an oral cancer detection system through deep learning 2024-Dec-04, BMC oral health IF:2.6Q1 DOI:10.1186/s12903-024-05195-5 PMID:39633342	研究论文	开发了一种基于深度学习的口腔癌检测系统	首次展示了深度学习模型在口腔癌检测中的潜力	模型在验证和测试阶段的性能有待提高	开发一种基于人工智能的模型，用于通过便携式电子口腔内窥镜捕捉患者口腔内图像，以检测口腔癌	口腔癌的检测	计算机视觉	口腔癌	深度学习	U-Net 和 ResNet-34	图像	205张高质量标注的口腔癌图像	NA	NA	NA	NA
4356	2024-12-08	Smart agriculture: utilizing machine learning and deep learning for drought stress identification in crops 2024-12-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-74127-8 PMID:39627235	研究论文	利用机器学习和深度学习技术识别作物干旱胁迫，推动智能农业发展	通过结合梯度提升、支持向量机、循环神经网络和长短期记忆网络等复杂算法，揭示了作物对干旱胁迫的生理反应，并展示了这些算法在识别和分类胁迫事件中的高效性和可靠性	强调了人工智能在农业应用中面临的持续挑战，需要创新思维和跨学科合作	研究如何利用人工智能技术提高作物对干旱胁迫的识别能力，推动可持续农业发展	作物对干旱胁迫的生理反应及其在胁迫相关信号蛋白中的TYRKC和RBR-E3域	机器学习	NA	梯度提升、支持向量机、循环神经网络、长短期记忆网络	支持向量机、循环神经网络、长短期记忆网络	蛋白质数据库中的作物生理化学属性数据	涉及多种作物种类	NA	NA	NA	NA
4357	2024-12-08	Exploring vision transformers and XGBoost as deep learning ensembles for transforming carcinoma recognition 2024-12-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-81456-1 PMID:39627293	研究论文	研究提出了一种使用深度学习集成方法改进结直肠癌检测的新方法	结合了Vision Transformers和XGBoost的深度学习集成模型，改进了数据集的平衡性和质量，提高了分类结果的准确性	NA	提高结直肠癌检测的准确性和临床诊断能力	结直肠癌的早期检测	计算机视觉	结直肠癌	Vision Transformers, XGBoost, DCGAN	CNN, Vision Transformer, XGBoost	图像	CKHK-22数据集，包含24个类别，精简为14个类别	NA	NA	NA	NA
4358	2024-12-08	A novel deep learning algorithm for real-time prediction of clinical deterioration in the emergency department for a multimodal clinical decision support system 2024-12-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-80268-7 PMID:39627310	研究论文	本文介绍了一种用于急诊部门实时预测临床恶化的深度学习算法，旨在提高临床决策支持系统的准确性	该算法在预测临床恶化方面显著优于传统的逻辑回归模型，特别是在精确召回曲线下面积（AUPRC）方面有显著提升	未来的研究应集中在扩展数据集和增强跨多个中心的实时数据集成，以进一步优化其在临床决策支持系统中的应用	开发一种能够实时预测急诊部门临床恶化的深度学习算法，以提高临床决策支持系统的准确性	急诊部门的临床恶化事件，包括住院心脏骤停、血管活性循环支持、高级气道和重症监护病房入院	机器学习	NA	深度学习	AI模型	电子健康记录中的多模态数据，包括生命体征、实验室和影像结果	237,059次急诊就诊	NA	NA	NA	NA
4359	2024-12-08	A semantic segmentation framework with UNet-pyramid for landslide prediction using remote sensing data 2024-Dec-03, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-79266-6 PMID:39627305	研究论文	本文提出了一种基于UNet-pyramid框架的语义分割方法，用于利用遥感数据进行滑坡预测	本文创新性地结合了UNet架构和金字塔池化层，并引入了OBIA技术，以提高模型的特征获取能力和注意力机制	本文未提及具体的局限性	研究目的是开发一种自动化且高效的滑坡检测方法，以预防和减轻滑坡灾害	研究对象是滑坡及其对人类生活、基础设施和经济运营的威胁	计算机视觉	NA	遥感技术	UNet-Pyramid	图像	使用了Landslide4Sense数据集中的高分辨率滑坡图像进行训练和验证	NA	NA	NA	NA
4360	2024-12-08	A universal immunohistochemistry analyzer for generalizing AI-driven assessment of immunohistochemistry across immunostains and cancer types 2024-Dec-03, NPJ precision oncology IF:6.8Q1 DOI:10.1038/s41698-024-00770-z PMID:39627299	研究论文	开发了一种基于深度学习的通用免疫组化分析器，用于跨不同癌症类型和免疫组化类型的蛋白质表达量化	提出了一个多队列训练的深度学习模型，能够在未见过的免疫组化图像上表现优于传统单队列模型，并在不同阳性染色截止值下表现出一致的性能	NA	开发一种能够跨不同癌症类型和免疫组化类型进行蛋白质表达量化的通用免疫组化分析器	免疫组化图像中的蛋白质表达量化	数字病理学	NA	深度学习	深度学习模型	图像	多队列训练模型，具体样本数量未提及	NA	NA	NA	NA